亚洲人群心血管疾病与糖尿病精准医学：数字干预队列

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07728799

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件：身体活动、饮食质量、睡眠、心脏代谢健康、数字干预。本研究在自由生活参与者中采用混合设计，将观察性研究阶段与干预开发、测试、优化和评估相结合。该试验将在第一阶段（称为“优化阶段”）招募n=600名参与者。优化阶段的参与者将在12个月内参与自适应、析因、微随机试验中对生态瞬时干预（EMIs）的持续评估和优化。符合条件且有兴趣的参与者将完成知情同意、问卷、设备发放（以及适用时的移除说明）以及COBRA+研究（也称为健康习惯研究）的应用程序注册。知情同意（面对面进行，并以电子方式记录和确认）、问卷、设备发放（以及适用时的移除说明）和应用程序注册将在2至3小时内完成。参与本研究的知情同意将在私密空间内获取。

将发放自填式问卷，内容涉及个人特征与认知，包括人格、习惯强度、屏幕使用、进食与身体活动的典型社会和环境背景、主观健康状况、心理社会与生活质量、工作效率与活动受损情况以及医疗保健使用情况。连续血糖监测（CGM）：所有对医用级粘合剂无已知过敏或未患有出血性疾病的参与者，将在研究访视期间于非优势臂上臂佩戴CGM传感器（BUZUD CGM 2.0传感器），每次连续佩戴最长15天。这些参与者需下载BUZUD应用程序（“app”），并每天至少扫描传感器一次，以便在研究期间与研究团队共享数据。他们还将分批（在面对面访视期间或通过可追踪的

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。